تحلیل داده چیه و تحلیل‌گر داده کیه؟

حرف آخر رو اول می‌زنیم، تحلیل داده یعنی تلاشی برای استخراج اطلاعات مفید از داده های خام که بتونیم به کمک اونها تصمیمات هوشمندانه بگیریم.از شرلوک هلمز (که به نظرم نیاز به معرفی نداره :دی ولی - یه کارآگاه زیرک که شخصیت اصلی کتاب‌های Sir Arthur Conan Doyle هستش)، نقل قول میشه که:اشتباه خیلی بزرگیه اگر قبل از اینکه اقدام به جمع آوری داده کرده باشیم، شروع به نظریه پردازی کنیم. اینطوری حقایق رو جوری تغییر خواهیم داد تا با نظریه هامون جور در بیان به جای اینکه ازشون برای نظریه پردازی استفاده کنیم.این جمله هدف کلیدی تحلیل داده رو به خوبی بیان می‌کنه. اگر بتونیم از داده به معنا برسیم، می‌تونیم ازش برای گرفتن تصمیمات بهتری استفاده کنیم؛ و نیازی به گفتن نیست که امروز، ما بیشتر از هر زمان دیگه‌ای داده در اختیار داریم.خیلی از شرکت ها شروع به استفاده از مزایای داده ها و تحلیل اونها کردن، اون هایی هم که هنوز شروع نکردن، دیر یا زود مجبور میشن اینکارو بکنن. تحلیل داده می تونه به یه بانک کمک کنه تا به مشتریانش پیشنهادات شخصی سازی (Personalized) شده بده، به سیستم های درمان و بیمه کمک کنه تا نیازهای آینده شون در حوزه سلامت رو پیش بینی کنند (برای مثال: همه گیری بعدی کی اتفاق میفته؟ و برای مقابله باهاش به چه جور منابعی نیاز داریم؟) و یا به یه شرکت ارائه دهنده خدمات سرگرمی (همون Netflix خودمون) کمک کنه تا محتوای پر بیننده تری رو تولید و منتشر کنه.(با پاسخ دادن به سوالاتی مثل، سریال پر بیننده‌ی قبلی چه ویژگی های داشت که باعث شد دیده بشه؟ و...)گزارش سالانه The World Economic Forum، شغل تحلیل داده رو در کنار دانشمند داده، متخصصین کلان داده و مشاغل حوزه هوش مصنوعی (مهندس یادگیری ماشین و...) به عنوان یکی از مشاغل نوظهور و فراگیر دسته بندی کرده. پیش بینی میشه که از سال 2020 تا 2030 نیاز جهانی به متخصصین در این زمینه ها 25% افزایش پیدا کنه (در مقایسه با رشد 7 درصدی برای تقاضای متخصصین سایر حوزه ها، این عدد واقعا عدد بزرگیه و همین هم رقم حقوق ها رو به شدت تحت تاثیر خودش قرار خواهد داد).مسیر تحلیل دادهبه موازات اینکه داده های شرکت ها هر روز بیشتر و پیچیده تر میشه، اقداماتی که باید برای مهار کردن قدرت این داده ها انجام داد هم ضروری تر و لازم الاجرا تر میشه، ولی فرآیند کلی تحلیل داده رو همچنان میشه به چندین بخش کلی تقسیم کرد:شناسایی: به چه سوالاتی در مورد کسب و کارتون مایلید پاسخ بدید؟ با چه مشکلی روبرو هستید که قصد حل کردنش رو دارید؟ چی رو لازمه در مورد عملکرد کسب و کارتون اندازه بگیرید و چه جوری قراره این اندازه گیری رو انجام بدید؟جمع آوری: داده ای که برای پاسخ به سوالاتی که در مرحله‌ی اول شناسایی کردید رو از کجا می تونید پیدا کنید؟جواب دو بخشه! از منابع درون سازمانی یا منابع برون سازمانی :)منابع درون سازمانی مثل، داده هایی که به کمک نرم افزار های تعامل با مشتری یا CRM ضبط و ثبت می کنید و منابع برون سازمانی مث هر چیزی که به صورت عمومی در دسترسه و شما توانایی جمع آوری‌اش رو دارید، مثال خیلی ساده اش تمام داده های قابل دسترس از طریق API شبکه های اجتماعیه.تمیزکاری: تمیز بودن داده یک رویاست (یعنی در واقعیت هیچ وقت اینطور نیست :دی)برای اینکه داده برای تحلیل آماده بشه باید موارد تکراری (Duplicate) یا غیر عادی (Anomaly) رو ازش حذف کنید. بعدش دنبال هر جور مشکل و عیب ایراد دیگه ای بگردید که توی داده هاتون هست و اون ها رو هم از بین ببرید. آیا توی داده کم و کسری ای هست (NaN Values)؟ باید تصمیم بگیرید که با اینها میخواید چیکار کنید. در نهایت هم یه ساختار مناسب رو برای داده تون انتخاب کنید و ذخیره اش کنید برای مراحل بعدی تحلیل.و گام اصل کاری؛ تحلیل: ذره بین تون رو بردارید و از ابزارهایی که بلدید و در اختیار دارید استفاده کنید تا بتونید روندها (Trends)، همبستگی ها (Correlations)، موارد پرت (Outliers) و تغییرات (Variations) رو رصد کنید تا وقتی که بتونید به کمک شون داستان داده ها رو تعریف کنید. ممکنه لازم بشه الگوهای تکرار شونده توی داده رو هم مطالعه کنید یا از ابزار های بصری سازی برای نمایش داستان تون استفاده کنید. اینطوری خروجی کار شما برای سایرین از جمله غیر متخصص ها، خیلی خیلی قابل درک تر خواهد شد.تفسیر: تبریک! که تا اینجا رسیدید. اما حالا وقت اینه که ببینیم آیا جواب هایی که پیدا کردیم با سوال هایی که اولش پرسیدیم همخوونی داره و کمکی می کنه اصلا؟ چجور پیشنهاداتی رو می تونیم به کسب و کار مد نظر بدیم تا به پیشرفتش کمک کنه؟ تحلیل های ما چجور محدودیتی دارن؟انواع تحلیل دادهچندین بار گفتیم که تحلیل داده می تونه به سوالاتی در مورد کسب و کارها پاسخ بده و کمک کنه تا تصمیم های بهتری برای ادامه راه بگیرن. سوالی که باقی می مونه اینه که؛ خب از چه روش هایی؟به طور کلی میشه تحلیل داده رو در چهار گروه دسته بندی کرد:توصیف به کمک داده ها (Descriptive analysis):هدف تحلیل توصیفی اینه که به سوال "چی شد و یا چه اتفاقی افتاد؟" پاسخ بده. این نوع از تحلیل به ما کمک می کنه تا خلاصه و توصیفی از داده های کمّی مربوط به عملکردمون رو به کمک آمار و ارقام، ارائه بدیم. برای مثال؛ هر کدوم از بازاریاب های شرکت شما ماهانه چقدر فروش دارن؟ بهترین و بدترین عملکرد بین اونها مربوط به چه کسانیه؟ میانگین فروش محصولات تون چقدره؟تشخیص به کمک داده ها (Diagnostic analysis):اگر تحلیل توصیفی به سوالی که با "چی؟" شروع میشه جواب میده، تحلیل تشخیصی اینجاست تا به سوالی که با "چرا" شروع میشه جواب بده. برای مثال اگر یه بیمارستان با هجوم ناگهانی بیمارانی با علائم مشابه روبرو میشه، با بررسی بیشتر داده های مربوط به بیماران می تونیم تشخیص بدیم که شاید یه ویروس خاص باعث همه‌ی اینها شده و حتی به منبع پخش ویروس هم دسترسی پیدا کنیم و سریعتر اقدامات لازم رو انجام بدیم. پیش بینی به کمک داده ها (Predictive analysis):تا اینجا انواعی از تحلیل داده رو شناختیم که توی گذشته ها سیر می کنن و دنبال علت ها می گردن. اما از داده ها میشه برای پیش بینی آینده هم استفاده کرد. مثلا با نگاه کردن به سابقه فروش یک کالا ممکنه پی ببرید که میزان فروش بین ماه های مهر تا دی افزایش چشمگیری داشته و بعد از اون کمتر شده، پس احتمالا توی سال آینده چنین اتفاقی خواهد افتاد. نسخه پیچی به کمک داده ها (Prescriptive analysis):و اما نسخه پیچیدن به کمک داده ها، که قراره از همه‌ی خروجی های سه روش قبلی استفاده کنه و پیشنهاداتی برای نحوه ی عمل کردن کسب و کار در آینده بده. مثلا اگر از مهر تا دی ماه تبلیغات تلویزیونی پخش می کردید و آمار فروش تون بالا رفته بوده و از وقتی متوقفش کردید، فروش تون کمتر شده، شاید لازم باشه دوباره به پخش تبلیغات تلویزیونی فکر کنید؛ یا شاید علتش بنر های تبلیغاتی ای بود که طراح گرافیک با سلیقه ای که استخدام کرده بودید براتون طراحی کرده بود، ممکنه لازم باشه به همکاری مجدد باهاش فکر کنید.و اینجا همون جاییه که شعار تصمیم گیری داده محور به حقیقت خواهد پیوست.و حرف آخر :) تصمیم گیری داده محور چیه؟وقتی برای کسب و کارمون، به پشتوانه‌ی تحلیل داده ها، حقایق و معیار های قابل اندازه گیری به جای شهود و احساسات و مشاهدات تصمیم می کنیم یعنی یه تصمیم داده محور گرفتیم.این موضوع ممکنه بدیهی به نظر برسه ولی مطالعات نشون میده در عمل، بیشتر شرکت ها اونقدری که باید به تصمیم گیری بر اساس داده ها اهمیت نمیدن و هنوز مسیر طولانی ای رو در پیش داریم تا این فرهنگ رو در سازمان ها جا بندازیم. با توجه به گزارشات McKinsey Global Institute که یه شرکت معتبر مشاوره مدیریت در مقیاس جهانیه، شرکت ها و کسب و کارهایی که از DDDM یا Data-Driven Decision Making استفاده می برن، در جذب مشتریان جدید، حفاظت از مشتریان وفادار و به دست آوردن سود های بالاتر، عملکرد بهتری دارن.این مقاله ترجمه‌ی آزادی بود از: https://www.coursera.org/articles/what-is-data-analysis-with-examples ممنون که تا اینجا اومدی و این مقاله رو خوندی. لطفا نظرت رو در موردش برام بنویس.